互动会话是一种基于自然语言处理技术的人机交互方式，它允许用户以自然语言的形式与计算机程序进行对话。在互动会话中，用户可以提出问题、发出指令或者进行讨论，而计算机程序则会根据用户的输入生成相应的回答或者执行相应的操作。
要使用互动会话，一般需要以下步骤：
- 选择合适的自然语言处理技术：互动会话的基础是自然语言处理技术，包括语音识别、语义理解、对话生成等。根据具体的应用场景选择合适的技术。
- 设计对话流程：根据用户的需求，设计合理的对话流程，包括如何识别用户的意图、如何生成合适的回答、如何处理异常情况等。
- 实现对话系统：根据设计的对话流程，实现对话系统。这通常需要编写相应的程序代码，集成自然语言处理技术，并设置相应的接口。
- 测试和优化：对话系统实现后，需要进行测试和优化，以确保其性能和用户体验。这包括对话系统的准确性、响应速度、用户友好性等方面。
- 部署和维护：对话系统上线后，需要进行持续的维护和优化，以应对用户的反馈和需求的变化。
互动会话在很多领域都有应用，例如智能客服、语音助手、在线聊天等。通过使用互动会话，可以提高用户体验，提高工作效率，同时也为计算机程序与人类用户之间的交流提供了更为自然的方式。
Interactive session
Interactive sessions are another way to use a session. Go ahead and define one:
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
We have a matrix we want to invert:
x = tf.constant([[1., 2.]])
neg_op = tf.negative(x)
Since we're using an interactive session, we can just call the eval() method on the op.
result = neg_op.eval()
print(result)
[[-1. -2.]]
That code's a little cleaner when using Jupyter notebooks (like this one).
Don't forget to close the session:
sess.close()
